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Machine learningMonte Carlo Method

Path Integral Monte Carlo

Path Integral Monte Carlo (PIMC) è un metodo computazionale per il calcolo delle proprietà termodinamiche e strutturali dei sistemi quantistici, che utilizza la formulazione dell'integrale di percorso di Feynman. Sviluppato rigorosamente da David Ceperley e colleghi negli anni '90, PIMC tratta le particelle quantistiche come polimeri classici in uno spazio a più dimensioni, consentendo un campionamento Monte Carlo efficiente delle statistiche quantistiche.

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Fonti

  1. Feynman, R. P. (1948). Space-time approach to non-relativistic quantum mechanics. Reviews of Modern Physics, 20, 367–387. DOI: 10.1103/RevModPhys.20.367
  2. Ceperley, D. M. (1995). Path integrals in the theory of condensed helium. Reviews of Modern Physics, 67, 279–355. DOI: 10.1103/RevModPhys.67.279
  3. Trofimov, D., et al. (2020). Practical path integral Monte Carlo. Annual Review of Computational Physics, 2, 165–190. link

Come citare questa pagina

ScholarGate. (2026, June 3). Path Integral Monte Carlo (PIMC). ScholarGate. https://scholargate.app/it/quantum-computing/path-integral-monte-carlo

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ScholarGatePath Integral Monte Carlo (Path Integral Monte Carlo (PIMC)). Consultato il 2026-06-15 da https://scholargate.app/it/quantum-computing/path-integral-monte-carlo · Insieme di dati: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026